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應用ABB LGR分析儀與雙標水法(Doubly-Labeled Water Method)顯著(zhù)地促進(jìn)人體能量消耗的評估

日期: 2017-11-30
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雙標水(DLW)法是50年前開(kāi)發(fā)的一種測量動(dòng)物自由生活能量消耗的測量方法。利用這種技術(shù),水分子中的氫原子和氧原子都被它們的穩定同位素部分或完全地以示蹤為目的替換。當人體攝入定量的雙標水(2H218O)后,這兩種同位素與身體總水量平衡,而后被身體以不同形式消耗掉。氘(2H)以水的形式排出體外,而18O以H2O和CO2的形式排出。因此,CO2?可以用18O的消耗減去2H的消耗計算得出。
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應用ABB LGR分析儀與雙標水法(Doubly-Labeled Water Method)顯著(zhù)地促進(jìn)人體能量消耗的評估

雙標水(DLW)法原理?(From: Doubly Labeled Water for Energy Expenditure, James P. DeLany, Emerging Technologies for Nutrition Research: Potential for Assessing Military Performance Capability. Institute of Medicine (US) Committee on Military Nutrition Research; Carlson-Newberry SJ, Costello RB, editors. Washington (DC): National Academies Press (US); 1997.)
這個(gè)方法應用到人體的障礙一直是成本過(guò)高——需要大量的18O標記水(H218O)來(lái)獲得足夠的同位素富集,以計算有效的消除率。這個(gè)障礙最早被攻克是在氣體同位素質(zhì)譜儀(IRMS)的改進(jìn)和H218O成本降低后,這種方法也被參考方法“全室間接測熱法(IC)”驗證過(guò)。
最近,ABB LGR三參數水同位素分析儀(912-0032)評估了激光光譜與DLW在測量每日熱能消耗總量(TDEE)中的應用,并發(fā)表在《美國生理-內分泌學(xué)與代謝雜志》(雜志英文名稱(chēng):American Journal of Physiology-Endocrinology and Metabolism)(2017年10月)“采用離軸積分腔輸出光譜技術(shù)和同位素質(zhì)譜技術(shù)驗證雙標水法”(Validation of the doubly labeled water method using off-axis integratedcavity output spectroscopy and isotope ratio mass spectrometry)

應用ABB LGR分析儀與雙標水法(Doubly-Labeled Water Method)顯著(zhù)地促進(jìn)人體能量消耗的評估

ABB LGR?三參數水同位素分析儀(δ2H,δ17O,δ18O) (912-0032)
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在之前的研究中,OA-ICOS技術(shù)已經(jīng)被證實(shí)其可以提供與IRMS測量相一致的結果(水和人類(lèi)尿液標樣),新研究也表明:在17名受試者身上,OA-ICOS技術(shù)測量的精度和準確度與IRMS和IC證實(shí)的平均每日CO2呼出量(VCO2)相一致。

應用ABB LGR分析儀與雙標水法(Doubly-Labeled Water Method)顯著(zhù)地促進(jìn)人體能量消耗的評估

17名受試者VCO2測量對比(IC,OA-ICOS,IRMS)?


? ? ? 除了驗證ABB LGR設備的分析性能,這項研究也突顯出了OA-ICOS技術(shù)相對于IRMS技術(shù)的價(jià)格優(yōu)勢,事實(shí)上,與IRMS技術(shù)相比,OA-ICOS技術(shù)不需要訓練有素的技術(shù)人員,還可以同時(shí)測量多種同位素樣品,并且還能縮減繁瑣的樣品制備過(guò)程。作者還指出,OA-ICOS技術(shù)所需樣品量(~ 1000 NL)和測量時(shí)間(~ 100秒)比其它形式激光吸收技術(shù)(如CRDS)所需量明顯減少。因此,采用每個(gè)樣品注射多次的方法,可以更好的規避樣本間的記憶效應,無(wú)需進(jìn)行數學(xué)校正。?


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摘要土壤有機質(zhì)(SOM)在全球碳循環(huán)中起著(zhù)非常重要的作用,而高光譜遙感已被證明是一種快速估算SOM含量的有前景方法。然而,由于忽略了土壤物理性質(zhì)的光譜響應,SOM預測模型的準確性和時(shí)空可遷移性較差。本研究旨在通過(guò)減少土壤物理性質(zhì)對光譜的耦合作用來(lái)提高SOM預測模型的時(shí)空可遷移性?;谛l星高光譜圖像和土壤物理變量,包括土壤濕度(SM)、土壤表面粗糙度(均方根高度,RMSH)和土壤容重(SBW),建立了基于信息解混方法的土壤光譜校正模型。選取中國東北的兩個(gè)重要糧食產(chǎn)區作為研究區域,以驗證光譜校正模型和SOM含量預測模型的性能和可遷移性。結果表明,基于四階多項式和XG-Boost算法的土壤光譜校正具有優(yōu)異的準確性和泛化能力,幾乎所有波段的殘余預測偏差(RPD)均超過(guò)1.4?;赬G-Boost校正光譜的SOM預測精度最 高,決定系數(R2)為0.76,均方根誤差(RMSE)為5.74 g/kg,...
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